JP5647439B2 - Servo motor health warning device and calculation method thereof - Google Patents
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Description
本発明は、サーボモータの健康警告装置およびその計算方法に関する。振動信号の時間周波数領域変換を行う、サーボモータの健康警告装置およびその計算方法である。 The present invention relates to a health warning device for a servo motor and a calculation method thereof. A health warning device for a servo motor that performs time-frequency domain conversion of a vibration signal and a calculation method thereof.
近年、高効率、高品質の生産技術が向上するのに伴って、機械設備を全面的に大型化、高速化、システム化、複雑化および自動化する傾向がある。また、工場の設備規模はますます大きくなり、各システムの関連性もますます密接になり、設備本体もさらに複雑になっている。したがって、考えられる故障の発生を早期に予測できない場合は、設備の検査、メンテナンスを行う。一旦、故障すると、それに伴う経済損失は相当なものである。 In recent years, as high-efficiency and high-quality production technologies improve, there is a tendency to increase the size, speed, systematization, complexity, and automation of machinery and equipment entirely. In addition, the scale of equipment in factories is increasing, the relevance of each system is becoming closer, and the equipment itself is becoming more complex. Therefore, if the occurrence of a possible failure cannot be predicted at an early stage, the equipment is inspected and maintained. Once a failure occurs, the economic loss that accompanies it is substantial.
コンピュータ数値制御工作機械の操作を例とする。ホストコンピュータは、位置コマンドを多軸サーボ駆動装置に送信し、サーボモータを駆動して回転させ、伝動システム（伝導ソレノイド、ガイド・・・・・・など）の動作によって、平面台を移動させることができる。しかしながら、長時間の操作によって、機械の消耗、潤滑条件、中心ずれなどの問題は、マシンのスムーズな稼働に影響を及ぼす。したがって、マシンが不規則な振動やエネルギー消耗を起こすことは、避けることができない。設備の回転過程において、設備内で異常な振動が長期間生じ、すぐに改善を行わない場合、短時間は正常な動作を維持することができるが、長時間では必ず設備の損害を招き、その機能に影響を及ぼす。 Take the operation of a computer numerically controlled machine tool as an example. The host computer sends a position command to the multi-axis servo drive device, drives and rotates the servo motor, and moves the plane table by the operation of the transmission system (conduction solenoid, guide, etc.). Can do. However, due to prolonged operation, problems such as machine wear, lubrication conditions, and misalignment affect the smooth operation of the machine. Therefore, it is inevitable that the machine will cause irregular vibrations and energy consumption. If abnormal vibration occurs in the equipment for a long period of time during the equipment rotation process and it does not improve immediately, normal operation can be maintained for a short time. Affects function.
システム演算によって、サーボモータ全体の健康指数を推計することについて述べると、パソコンベースの計算機を用いて、駆動装置の電圧、電流、実質消耗、およびマシンの加速度計から伝えられる振動値を収集する。これらの時間領域データは、高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、ＦＦＴ）またはウェーブレット変換（Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、ＷＴ）によって、周波数領域または時間周波数領域に変換することができる。ただ、これらの時間周波数領域変換技術は、統計学およびパターン学習を利用して、現在の健康状態の指標値を得ることができるが、計算量が大きいため、単独の計算機で行う必要がある。したがって、これらの計算機を取り付けるコストおよび空間が増す。さらに、異なるメーカーの駆動装置の機能の違いに制限を受け、読み取った信号源および即時性が制約される。 Stated about estimating the health index of the entire servomotor through system operations, a personal computer based computer is used to collect drive voltage, current, substantial wear, and vibration values transmitted from the machine accelerometer. These time domain data can be converted into a frequency domain or a time frequency domain by a fast Fourier transform (FFT) or a wavelet transform (WT). However, these time-frequency domain transformation techniques can obtain the index value of the current health state using statistics and pattern learning, but since the calculation amount is large, it is necessary to carry out with a single computer. Therefore, the cost and space for installing these computers increases. In addition, it is limited by the differences in the functions of the driving devices of different manufacturers, and the read signal source and immediacy are limited.
回転機械の故障診断の研究は、長年にわたって発展している。現在までのところ、振動信号を検査、測定する方法は多種類ある。信号処理およびデータ解析について、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）は、現在最も普及している方法であり、周波数領域解析法のうち、最も代表的なものの１つとなっている。従来のフーリエスペクトル解析（Ｆｏｕｒｉｅｒ ｓｐｅｃｔｒａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ）は、敏捷な方法であり、周波数領域（ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｏｍａｉｎ）のエネルギー分布で、データを解析することができる。その原理は、信号の組み合わせに基づいて、異なる周波数、振幅、および位相の正弦または余弦関数の線形重ね合わせで組み合わされ、時間領域で表すのが難しい信号の特徴を、周波数領域ではっきりと示すことができる。信号が定常（ｓｔａｔｉｏｎａｒｙ）分布で、線形（ｌｉｎｅａｒ）時系列であれば、スペクトル変換によって、効果的に信号の特性を示すことができる。しかし、非線形（ｎｏｎｌｉｎｅａｒ）および非定常（ｎｏｎｓｔａｔｉｏｎａｒｙ）のデータについては、フーリエ解析は主に以下に挙げる欠点が生じることがある。 Research into fault diagnosis of rotating machinery has been developed for many years. To date, there are many methods for inspecting and measuring vibration signals. For signal processing and data analysis, Fast Fourier Transform (FFT) is currently the most popular method and is one of the most representative frequency domain analysis methods. Conventional Fourier spectral analysis is an agile method, and data can be analyzed with an energy distribution in the frequency domain. Its principle is based on the combination of signals, combined with a linear superposition of sine or cosine functions of different frequencies, amplitudes and phases, to clearly show the characteristics of signals that are difficult to represent in the time domain. Can do. If the signal has a stationary distribution and a linear time series, the signal characteristics can be effectively shown by spectral conversion. However, for non-linear and non-stationary data, the Fourier analysis may have the following disadvantages.
１、積分の過程で、いくつかの情報が容易に消去される。さらに積分により、エネルギーが高周波部分に散らばり、スペクトルの仮相を引き起こすことがあり、正確な周波数を曖昧にし、判断上の誤解が生じる。 1. Some information is easily deleted in the integration process. Furthermore, due to the integration, energy is scattered in the high frequency part, which may cause a temporary phase of the spectrum, making the exact frequency ambiguous and causing misunderstanding of judgment.
２、信号が周波数領域に変換されるとき、時間領域のデータが消失することがある。つまり、周波数領域で、特定の周波数が発生した時間を確定することができず、信号を解析する上で不便が増す。 2. When the signal is converted to the frequency domain, data in the time domain may be lost. That is, in the frequency domain, the time at which a specific frequency occurs cannot be determined, which increases inconvenience in analyzing the signal.
ウェーブレット変換（ＷＴ）について述べると、エネルギー−周波数−時間の３次元空間の分布で、信号を解析することができる。これは、異なる周波数が組み合わさった混合信号を、異なる周波数成分の信号に分解することができ、効果的に信号およびノイズを分離する。しかし、ウェーブレット変換は、フーリエ変換を修正したもののため、依然としてエネルギー分散、バンド幅増加の欠点が存在し、さらに適応性が欠乏する。なおかつ、信号を分解する前に、まず適切なウェーブレット基底関数を選択する必要がある。この基底関数は一旦選択されると、それを使用してあらゆるデータを分析しなければならないため、使用範囲が制限される。 When the wavelet transform (WT) is described, a signal can be analyzed with a distribution in a three-dimensional space of energy-frequency-time. This allows a mixed signal combining different frequencies to be decomposed into signals of different frequency components, effectively separating the signal and noise. However, since the wavelet transform is a modification of the Fourier transform, it still has the disadvantages of energy dispersion and increased bandwidth, and further lacks adaptability. In addition, before decomposing the signal, it is necessary to first select an appropriate wavelet basis function. Once this basis function is selected, it must be used to analyze any data, thus limiting the range of use.
したがって、サーボモータの健康警告装置およびその計算方法を設計し、外部検出器の取付けおよび配線を減らすことができ、さらに、非線形および非定常の振動特性に対して、好適な解析を提供することは、本発明の発明者が克服および解決したい大きな課題である。
Therefore, it is possible to design a servo motor health warning device and its calculation method, reduce the mounting and wiring of external detectors, and provide suitable analysis for nonlinear and unsteady vibration characteristics This is a major problem that the inventors of the present invention want to overcome and solve.
上記の問題を解決するため、本発明は、コンピュータ数値制御工作機械の振動状況を推測するのに使用する、サーボモータの健康警告装置を提供する。 In order to solve the above problems, the present invention provides a health warning device for a servo motor used for estimating the vibration status of a computer numerically controlled machine tool.
サーボモータの健康警告装置は、サーボモータおよびサーボ駆動装置を含む。サーボモータは、サーボモータの回転パラメータを検出し、振動信号を生成する振動検出ユニットを少なくとも１つ内蔵している。 The health warning device for the servo motor includes a servo motor and a servo drive device. The servo motor includes at least one vibration detection unit that detects a rotation parameter of the servo motor and generates a vibration signal.
サーボ駆動装置はサーボモータと接続し、マイクロプロセッサを含む。マイクロプロセッサは、時間周波数領域変換ユニット、解析ユニット、悪化指数計算ユニット、および健康指数計算ユニットを含む。時間周波数領域変換ユニットは振動信号を受信し、振動信号の時間領域および周波数領域間の変換を行う。解析ユニットは、時間周波数領域変換ユニットと接続し、振動信号を受信して、振動信号を複数の周波数成分が異なる分解信号に分解し、これら分解信号の振幅−周波数−時間の３次元分布を得る。悪化指数計算ユニットは、解析ユニットと接続し、選択した分解信号の３次元分布における振幅及び周波数によって得られる値とこの値に対応する評価曲線の値とを相互に差し引くことにより、複数個の信号強度差が得られ、且つ、複数の信号強度差の正の値の総和を計算し、悪化指数を算出し、評価曲線は前記サーボモータの運転健康状態の境界を定義する。健康指数計算ユニットは、悪化指数計算ユニットと接続し、悪化指数に基づいて、健康指数を算出する。 The servo drive device is connected to the servo motor and includes a microprocessor. The microprocessor includes a time frequency domain conversion unit, an analysis unit, a deterioration index calculation unit, and a health index calculation unit. The time frequency domain transform unit receives the vibration signal and converts between the time domain and the frequency domain of the vibration signal. The analysis unit is connected to the time-frequency domain conversion unit, receives the vibration signal, decomposes the vibration signal into a plurality of decomposition signals having different frequency components, and obtains a three-dimensional distribution of amplitude-frequency-time of these decomposition signals. The Deterioration index calculation unit is connected to the analysis unit, by subtracting the value of the evaluation curve corresponding to this value as the value obtained by the amplitude and frequency of the three-dimensional distribution of the selected separation signals mutually, a plurality of signals An intensity difference is obtained, a sum of positive values of a plurality of signal intensity differences is calculated, a deterioration index is calculated, and an evaluation curve defines a boundary of the operating health state of the servo motor. The health index calculation unit is connected to the deterioration index calculation unit, and calculates a health index based on the deterioration index.
したがって、内蔵の振動検出ユニットを利用して、余分な検出器の取付けおよび配線を省くことができる。さらに、健康指数の大小によって、サーボモータがコンピュータ数値制御工作機械において回転することによる振動状況を推測する。非線形および非定常の振動特性に対して、好適な解析を提供する。 Therefore, it is possible to omit the installation and wiring of an extra detector using the built-in vibration detection unit. Furthermore, the vibration status due to the rotation of the servo motor in the computer numerical control machine tool is estimated based on the health index. Provide suitable analysis for nonlinear and unsteady vibration characteristics.
上記の問題を解決するため、本発明は、コンピュータ数値制御工作機械の振動状況を推測するのに使用する、サーボモータの健康警告の計算方法を提供する。 In order to solve the above problems, the present invention provides a method for calculating the health warning of a servo motor used for estimating the vibration status of a computer numerically controlled machine tool.
サーボモータの健康警告の計算方法は、以下の段階を含む。まず、振動検出ユニットによって振動信号が生成され、その後、振動信号がデータバッファに順次送信される。その後、時間周波数領域変換ユニットによって、振動信号の時間周波数領域変換が行われる。そして、分析ユニットによって振動信号が受信され、この振動信号が複数の周波数成分が異なる分解信号に分解され、これら分解信号の振幅−周波数−時間の３次元分布が得られる。最後に、悪化指数計算ユニットによって、複数の分解信号の前記３次元分布における振幅及び周波数によって得られる値とこの値に対応する評価曲線の値とを相互に差し引くことにより、複数個の信号強度差が得られ、複数の信号強度差の正の値の総和が計算されて悪化指数が算出され、健康指数計算ユニットを利用して健康指数が得られ、評価曲線により前記サーボモータの運転健康状態の境界が定義される。 The method for calculating the health warning of the servo motor includes the following steps. First, a vibration signal is generated by the vibration detection unit, and then the vibration signal is sequentially transmitted to the data buffer. Thereafter, the time frequency domain transform of the vibration signal is performed by the time frequency domain transform unit. The vibration signal is received by the analysis unit, the vibration signal is decomposed into decomposed signal having a plurality of frequency components are different, the amplitude of these degradation signals - Frequency - is Ru obtained three-dimensional distribution of the time. Finally, a deterioration index calculation unit subtracts a value obtained from the amplitude and frequency in the three-dimensional distribution of a plurality of decomposed signals and a value of an evaluation curve corresponding to this value to obtain a plurality of signal intensity differences. A sum of positive values of a plurality of signal intensity differences is calculated to calculate a deterioration index, a health index is obtained using a health index calculation unit, and an operating curve of the servo motor driving health status is obtained by an evaluation curve. boundary Ru is defined.
本発明が予定した目的を達成するのに用いた技術、手段、効果をさらに理解するため、以下の本発明に関する詳細な説明および図を参照されたい。本発明の目的、特徴、長所を踏まえて、これによって、深く具体的に理解できる。しかしながら、添付した図は参考および説明用に提供したものであり、本発明を制限するものではない。 For a further understanding of the techniques, means, and effects used to accomplish the intended purpose of the present invention, reference should be made to the following detailed description and figures relating to the present invention. Based on the objects, features, and advantages of the present invention, a deep and specific understanding can be obtained. However, the attached figures are provided for reference and explanation and do not limit the present invention.
本発明に関する技術内容および詳細な説明を、図を組み合わせて以下のように説明する。 The technical contents and detailed description related to the present invention will be described as follows in combination with the drawings.
図１Ａおよび図１Ｂを参照されたい。図１Ａおよび図１Ｂはそれぞれ、本発明のサーボモータおよびサーボ駆動装置の接続概要図と、サーボモータをコンピュータ数値制御工作機械に使用した立体図である。コンピュータ数値制御工作機械のマシンへの使用を例とすると、角度の位置測定を必要とする場合、モータにはエンコーダが必要であり、回転子の角度を測定する。さらには、角速度および角加速度値を推算する。実際の操作では、モータ回転子によって直接伝動したり、軸継手によって伝動したりする。軸継手は、回転子の軸の中心方向（Ｚ方向）で、比較的弾性を有し、前後の移動または振動に対応する。また、軸の中心方向と垂直のＸ−Ｙ平面の振動は、ほとんどが構造の発生点からエンコーダに伝わる。したがって、サーボモータ１０のエンコーダ内に振動検出ユニット１０２を取り付ける。振動検出ユニット１０２は、Ｇ−ｓｅｎｓｏｒである。振動検出ユニット１０２は、サーボモータ１０、スクリュー、ガイド、作業台稼働の振動およびノイズを検出する。そのほか、サーボモータ１０の固定子溝内にもう１つの振動検出ユニット１０２を固定する。サーボモータ１０は、ボルトで構造に固定されるため、振動検出ユニット１０２は、あらゆる平面台の振動を詳細に検出することができる。つまり、エンコーダに固定される振動検出ユニット１０２は、伝動システムの振動波の検出に使用され、固定子溝に固定される振動検出ユニット１０２は、上下平面台の振動波の検出に使用される。 See FIGS. 1A and 1B. 1A and 1B are a connection schematic diagram of a servo motor and a servo drive device of the present invention, and a three-dimensional view in which the servo motor is used in a computer numerical control machine tool. Taking the use of a computer numerically controlled machine tool for a machine as an example, when angle position measurement is required, the motor needs an encoder and measures the rotor angle. Furthermore, an angular velocity and an angular acceleration value are estimated. In actual operation, it is directly transmitted by the motor rotor or transmitted by the shaft coupling. The shaft coupling is relatively elastic in the center direction (Z direction) of the rotor shaft, and corresponds to forward and backward movement or vibration. Further, most of the vibration in the XY plane perpendicular to the center direction of the shaft is transmitted from the generation point of the structure to the encoder. Therefore, the vibration detection unit 102 is attached in the encoder of the servo motor 10. The vibration detection unit 102 is a G-sensor. The vibration detection unit 102 detects vibration and noise of the servo motor 10, the screw, the guide, and the work table operation. In addition, another vibration detection unit 102 is fixed in the stator groove of the servo motor 10. Since the servo motor 10 is fixed to the structure with bolts, the vibration detection unit 102 can detect the vibration of any plane table in detail. That is, the vibration detection unit 102 fixed to the encoder is used for detection of vibration waves in the transmission system, and the vibration detection unit 102 fixed to the stator groove is used for detection of vibration waves on the upper and lower planes.
図２を参照されたい。図２は、本発明のサーボモータおよびサーボ駆動装置のブロック図である。コンピュータ数値制御工作機械のサーボ駆動システムは、主にサーボモータ１０およびサーボ駆動装置２０を含む。サーボモータ１０は、主に回転子（図示せず）、固定子（図示せず）、回転子上に設置されるエンコーダ（図示せず）、および少なくとも１つの振動検出ユニット１０２を含む。振動検出ユニット１０２は、サーボモータ１０のエンコーダ内に設置され、コンピュータ数値制御工作機械の伝動システムの振動状況を推測する。あるいは、サーボモータ１０の固定子溝内に設置され、コンピュータ数値制御工作機械のマシンの振動状況を推測する。 Please refer to FIG. FIG. 2 is a block diagram of the servo motor and the servo drive device of the present invention. The servo drive system of the computer numerical control machine tool mainly includes a servo motor 10 and a servo drive device 20. The servo motor 10 mainly includes a rotor (not shown), a stator (not shown), an encoder (not shown) installed on the rotor, and at least one vibration detection unit 102. The vibration detection unit 102 is installed in the encoder of the servo motor 10 and estimates the vibration state of the transmission system of the computer numerical control machine tool. Or it installs in the stator groove | channel of the servomotor 10, and presumes the vibration condition of the machine of a computer numerical control machine tool.
実際の操作において、サーボモータ１０は、複数の振動検出ユニット１０２をエンコーダ内および固定子溝内に同時に内蔵し、それぞれ工作機械の伝動システムおよびマシンのＸ、Ｙ、Ｚ方向の振動状況の検出に使用される。しかしながら、説明を簡便にするため、本実施例では、１つの振動検出ユニット１０２を例に挙げて説明する。振動検出ユニット１０２は、サーボモータ１０の回転パラメータを検出することで、振動信号Ｓｖを生成する。サーボ駆動装置２０はサーボモータ１０と接続しており、高速直列通信インターフェース２０２、データバッファ２０４、およびマイクロプロセッサ２０６を含む。データバッファ２０４は、高速直列通信インターフェース２０２と接続し、振動検出ユニット１０２が生成する振動信号Ｓｖの受信および保存に使用される。データバッファ２０４は、キューバッファ（ｑｕｅｕｅ ｂｕｆｆｅｒ）である。 In actual operation, the servo motor 10 incorporates a plurality of vibration detection units 102 in the encoder and the stator groove at the same time, and detects the vibration system in the X, Y and Z directions of the machine tool transmission system and the machine, respectively. used. However, in order to simplify the description, in the present embodiment, a single vibration detection unit 102 will be described as an example. The vibration detection unit 102 generates a vibration signal Sv by detecting a rotation parameter of the servo motor 10. The servo drive device 20 is connected to the servo motor 10 and includes a high-speed serial communication interface 202, a data buffer 204, and a microprocessor 206. The data buffer 204 is connected to the high-speed serial communication interface 202 and is used for receiving and storing the vibration signal Sv generated by the vibration detection unit 102. The data buffer 204 is a queue buffer.
マイクロプロセッサ２０６は、データバッファ２０４と接続しており、時間周波数領域変換ユニット２０６２、解析ユニット２０６４、悪化指数計算ユニット２０６６、および健康指数計算ユニット２０６８を含む。時間周波数領域変換ユニット２０６２は、データバッファ２０４が出力した振動信号Ｓｖを受信し、振動信号Ｓｖの時間領域および周波数領域間の変換を行う。解析ユニット２０６４は、時間周波数領域変換ユニット２０６２と接続し、振動信号Ｓｖを受信して、振動信号Ｓｖを複数の分解信号Ｓｔ１〜Ｓｔ９に分解する（図５Ａを参照）。悪化指数計算ユニット２０６６は、解析ユニット２０６４と接続し、選択した分解信号Ｓｔ１〜Ｓｔ９および評価曲線の比較によって、悪化指数を算出する。評価曲線は、実作業の経験則によって得られたものである。健康指数計算ユニット２０６８は、悪化指数計算ユニット２０６６と接続し、悪化指数に基づいて健康指数を算出する。悪化指数および健康指数の計算については、後に詳細に述べる。このように、健康指数の大小により、サーボモータ１０がコンピュータ数値制御工作機械において回転することによる振動状況を推測する。 The microprocessor 206 is connected to the data buffer 204 and includes a time frequency domain transform unit 2062, an analysis unit 2064, a deterioration index calculation unit 2066, and a health index calculation unit 2068. The time-frequency domain transform unit 2062 receives the vibration signal Sv output from the data buffer 204 and performs conversion between the time domain and the frequency domain of the vibration signal Sv. The analysis unit 2064 is connected to the time-frequency domain conversion unit 2062, receives the vibration signal Sv, and decomposes the vibration signal Sv into a plurality of decomposition signals St1 to St9 (see FIG. 5A). The deterioration index calculation unit 2066 is connected to the analysis unit 2064 and calculates a deterioration index by comparing the selected decomposition signals St1 to St9 and the evaluation curve. The evaluation curve is obtained by an empirical rule of actual work. The health index calculation unit 2068 is connected to the deterioration index calculation unit 2066 and calculates a health index based on the deterioration index. The calculation of the deterioration index and health index will be described in detail later. In this way, the state of vibration caused by the rotation of the servo motor 10 in the computer numerical control machine tool is estimated based on the magnitude of the health index.
図３を参照されたい。図３は、本発明のサーボモータの健康警告の計算方法における、フローチャート図である。サーボモータの健康警告の計算方法は、以下の段階を含む。まず初期振動信号を得るＳ１００。続いて、振動信号がデータバッファに順次伝送されるＳ２００。続いて、振動信号の時間周波数領域変換が行われるＳ３００。振動信号の時間周波数領域変換は、ヒルベルト−ホワン変換（Ｈｉｌｂｅｒｔ−Ｈｕａｎｇ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、ＨＨＴ）、高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、ＦＦＴ）、ウェーブレット変換（Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、ＷＴ）、またはその他の時間周波数領域変換技術が採用される。最後に、悪化指数が計算され、健康指数が得られるＳ４００。サーボモータの健康警告の計算方法のさらに詳しい説明については、後の文を参照されたい。 Please refer to FIG. FIG. 3 is a flowchart in the method for calculating the health warning of the servo motor of the present invention. The method for calculating the health warning of the servo motor includes the following steps. First, in step S100, an initial vibration signal is obtained. Subsequently, the vibration signal is sequentially transmitted to the data buffer S200. Subsequently, a time frequency domain transformation of the vibration signal is performed S300. The time-frequency domain transformation of the vibration signal may be Hilbert-Huang Transform (HHT), Fast Fourier Transform (FFT), Wavelet Transform (WT), or other time-frequency domain transformation techniques. Is adopted. Finally, a deterioration index is calculated and a health index is obtained S400. Refer to the following sentence for a more detailed explanation of how to calculate the health warning for servo motors.
図４を参照されたい。図４は、本発明の健康警告の計算方法における、時間周波数領域変換段階のフローチャート図である。ヒルベルト−ホワン変換（ＨＨＴ）を例にして、段階Ｓ３００をさらに詳細に説明する。すなわち、振動信号の時間周波数領域変換が行われるＳ３００において、振動信号は、データバッファによって読み出された後、経験的モード分解（Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ Ｍｏｄｅ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ、ＥＭＤ）によって分解され、複数の固有モード関数（Ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ Ｍｏｄｅ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ、ＩＭＦ）成分が得られるＳ３１０。続いて、主な固有モード関数（ＩＭＦ）成分が選択されＳ３２０、これらの主な固有モード関数（ＩＭＦ）成分のヒルベルト−ホワン変換（ＨＴＴ）が行われ、複数の瞬間分解信号が得られるＳ３３０。最後に、この瞬間分解信号を組み合わせて、ヒルベルトスペクトル（Ｈｉｌｂｅｒｔ Ｓｐｅｃｔｒｕｍ）が得られるＳ３４０。ヒルベルトスペクトル（Ｈｉｌｂｅｒｔ Ｓｐｅｃｔｒｕｍ）は、振幅−周波数−時間の３次元分布図であり、時間およびスペクトル上で、信号のエネルギーおよび強度を同時に示すことができるように、主に時間変化における信号のスペクトル成分を表す。 Please refer to FIG. FIG. 4 is a flowchart of the time-frequency domain conversion stage in the health warning calculation method of the present invention. The step S300 will be described in more detail by taking the Hilbert-Whoan transformation (HHT) as an example. That is, in S300 in which the time-frequency domain transformation of the vibration signal is performed, the vibration signal is read by the data buffer, and then decomposed by empirical mode decomposition (EMD), and a plurality of eigenmode functions (Intrinsic). (Mode Function, IMF) component is obtained S310. Subsequently, main eigenmode function (IMF) components are selected S320, and a Hilbert-Wowan transform (HTT) of these main eigenmode function (IMF) components is performed to obtain a plurality of instantaneous resolved signals S330. Finally, the instantaneous decomposition signals are combined to obtain a Hilbert spectrum (S340). The Hilbert Spectrum is a three-dimensional distribution diagram of amplitude-frequency-time, and mainly shows the spectral components of the signal over time so that the energy and intensity of the signal can be shown simultaneously on the time and spectrum. Represents.
図５Ａおよび図５Ｂを合わせて参照されたい。図５Ａおよび図５Ｂは、それぞれ本発明の初期時間領域振動信号および複数の時間領域分解信号のオシログラムと、この時間領域分解信号の振幅−周波数−時間の３次元分布図である。図５Ａに示す初期時間領域振動信号Ｓｖから、ヒルベルト−ホワン変換（ＨＴＴ）によって、対応する複数の時間領域分解信号Ｓｔ１〜Ｓｔ９が得られる。これにより、複雑な初期時間領域振動信号Ｓｖが、有限の複数の異なる時間スケールの信号に分解され、解析される。つまり、これらの主要な（関連性が大きい）時間領域分解信号Ｓｔ１〜Ｓｔ９が重なると、ほとんどが初期時間領域振動信号Ｓｖに還元される。図１Ｂを組み合わせて、サーボモータ１０の振動検出を例として説明する。また、サーボモータ１０の回転速度をｗ（ｔ）と仮定する。振動検出ユニット１０２から送信される初期時間領域振動信号Ｓｖから、ヒルベルト−ホワン変換（ＨＨＴ）によって、対応する時間領域分解信号Ｓｔ１〜Ｓｔ９が得られる。下から上に（図５Ａを参照）、第１時間領域分解信号Ｓｔ１は２００Ｈｚ、第２時間領域分解信号Ｓｔ２は１００Ｈｚ、第３時間領域分解信号Ｓｔ３は、サーボモータ１０の回転速度ｗ（ｔ）の第２高調波であり、第４時間領域分解信号Ｓｔ４は、ｗ（ｔ）の第１高調波である。図５Ｂに示すのは、時間領域分解信号Ｓｔ１〜Ｓｔ９の振幅−周波数−時間の３次元分布図であり、対応するヒルベルトスペクトル（Ｈｉｌｂｅｒｔ Ｓｐｅｃｔｒｕｍ）である。図の高度は、時間領域分解信号Ｓｔ１〜Ｓｔ９の強度（またはエネルギー）を示す。 Please refer to FIG. 5A and FIG. 5B together. 5A and 5B are oscillograms of the initial time domain vibration signal and a plurality of time domain decomposition signals of the present invention, respectively, and three-dimensional distribution diagrams of amplitude-frequency-time of the time domain decomposition signals. A plurality of corresponding time-domain decomposition signals St1 to St9 are obtained from the initial time-domain vibration signal Sv shown in FIG. 5A by the Hilbert-Whoan transformation (HTT). Thereby, the complicated initial time domain vibration signal Sv is decomposed into a plurality of finite signals of different time scales and analyzed. That is, when these main (relevant) time domain decomposition signals St1 to St9 overlap, most of them are reduced to the initial time domain vibration signal Sv. The vibration detection of the servo motor 10 will be described as an example with reference to FIG. 1B. Further, it is assumed that the rotation speed of the servo motor 10 is w (t). Corresponding time-domain decomposition signals St1 to St9 are obtained from the initial time-domain vibration signal Sv transmitted from the vibration detection unit 102 by the Hilbert-Whoan transformation (HHT). From the bottom to the top (see FIG. 5A), the first time domain decomposition signal St1 is 200 Hz, the second time domain decomposition signal St2 is 100 Hz, and the third time domain decomposition signal St3 is the rotational speed w (t) of the servo motor 10. The fourth time-domain resolved signal St4 is the first harmonic of w (t). FIG. 5B shows a three-dimensional distribution diagram of amplitude-frequency-time of the time domain decomposition signals St1 to St9, and the corresponding Hilbert spectrum. The altitude in the figure indicates the intensity (or energy) of the time-domain decomposition signals St1 to St9.
図６を参照されたい。図６は、本発明の時間領域分解信号および評価曲線比較の概要図である。時間周波数領域変換ユニット２０６２が生成する、ヒルベルトスペクトル（Ｈｉｌｂｅｒｔ Ｓｐｅｃｔｒｕｍ）に基づいて、時間領域分解信号Ｓｔ１〜Ｓｔ９の、ある瞬間の強度を読み出す。本実施例を例とすると、９個の瞬間強度値が読み出される（図の黒丸）。さらに、この瞬間強度値および評価曲線の比較を行い、相対数の強度差Δｇ１〜Δｇ９が得られる。つまり、これらの強度差Δｇ１〜Δｇ９の計算において、周波数に対応する瞬間強度値は、対応する評価曲線を差し引いたものである。評価曲線の値は、サーボモータの回転健康状況を判断する境界とみなす。図から明らかにわかることは、第１強度差Δｇ１および第２強度差Δｇ２は正の値であり、初期振動信号Ｓｖについて、周波数
が１，２００ｒｐｍの第１時間領域分解信号Ｓｔ１、および周波数が６００ｒｐｍの第２時間領域分解信号Ｓｔ２の振動強度と、評価曲線の値を比較すると、悪化（異常）の回転状況であることを反映している。この他、残りの強度差Δｇ３〜Δｇ９はすべて負の値であり、同様に、初期振動信号Ｓｖについて、これらの時間領域分解信号Ｓｔ３〜Ｓｔ９の振動強度と、評価曲線の値を比較すると、正常（健康）の回転状況であることを反映している。注意すべきことは、サーボモータ振動の悪化の程度に関して、悪化指数Ｄｉによって数値化していることである。最大許容値Ｔｍを定義すると、悪化指数Ｄｉの計算は、これらの正の値の強度差（本実施例では、第１強度差Δｇ１および第２強度差Δｇ２）の和であり、さらに最大許容値Ｔｍとの比である。最大許容値Ｔｍは、実作業の経験則によって得られたものである。つまり、
悪化指数Ｄｉ＝（正の値の強度差Δｇ１〜Δｇ９）／最大許容値Ｔｍ
悪化指数Ｄｉが１を超える場合は、１とみなす。さらに健康指数Ｈｉは、
健康指数Ｈｉ＝１−悪化指数Ｄｉ
と定義される。
See FIG. FIG. 6 is a schematic diagram of time domain decomposition signal and evaluation curve comparison of the present invention. Based on the Hilbert spectrum generated by the time-frequency domain transform unit 2062, the intensity at a certain moment of the time-domain decomposed signals St1 to St9 is read out. Taking this example as an example, nine instantaneous intensity values are read out (black circles in the figure). Furthermore, the instantaneous intensity value and the evaluation curve are compared, and intensity differences Δg1 to Δg9 in relative numbers are obtained. That is, in the calculation of these intensity differences Δg1 to Δg9 , the instantaneous intensity value corresponding to the frequency is obtained by subtracting the corresponding evaluation curve. The value of the evaluation curve is regarded as a boundary for judging the rotational health status of the servo motor. It can be clearly seen from the figure that the first intensity difference Δg1 and the second intensity difference Δg2 are positive values, and for the initial vibration signal Sv, the first time-domain decomposition signal St1 having a frequency of 1,200 rpm and the frequency being 600 rpm. When the vibration intensity of the second time domain decomposition signal St2 is compared with the value of the evaluation curve, it reflects that the rotation state is worse (abnormal). In addition, the remaining intensity differences Δg3 to Δg9 are all negative values. Similarly, when the vibration intensity of these time domain decomposition signals St3 to St9 is compared with the value of the evaluation curve for the initial vibration signal Sv, the normal values are normal. This reflects the situation of (health) rotation. It should be noted that the degree of deterioration of the servo motor vibration is quantified by the deterioration index Di. When the maximum allowable value Tm is defined, the calculation of the deterioration index Di is the sum of these positive value intensity differences (in this embodiment, the first intensity difference Δg1 and the second intensity difference Δg2 ), and the maximum allowable value. It is a ratio to Tm. The maximum allowable value Tm is obtained by an empirical rule of actual work. That means
Deterioration index Di = (positive value intensity difference Δg1 to Δg9 ) / maximum allowable value Tm
When the deterioration index Di exceeds 1, it is regarded as 1. Furthermore, the health index Hi is
Health index Hi = 1-deterioration index Di
Is defined.
このように、直接的に知ることができる。サーボモータ１０の振動の悪化の程度が比較的ひどいとき、評価曲線の値を超える強度差Δｇ１〜Δｇ９の総和は、ますます大きくなり、算出される悪化指数Ｄｉは比較的大きくなる。相対に、健康指数Ｈｉも比較的小さくなる。
In this way, it can be directly known. When the degree of deterioration of the vibration of the servo motor 10 is relatively severe, the sum of the intensity differences Δg1 to Δg9 exceeding the value of the evaluation curve becomes larger and the calculated deterioration index Di becomes relatively larger. In comparison, the health index Hi is also relatively small.
総合して述べると、本発明は以下の利点を有する。 In summary, the present invention has the following advantages.
１、内蔵の振動検出ユニットを利用して、余分な検出器の取付けおよび配線を省くことができる。 1. By using the built-in vibration detection unit, it is possible to omit extra detector mounting and wiring.
２、サーボモータの固定子溝およびエンコーダに、それぞれ振動検出ユニット（Ｇ−ｓｅｎｓｏｒ）を設置して、対応する駆動装置およびサーボモータにより、単独でマシン振動および伝動システム振動の推測を行うことができる。 2. The vibration detection unit (G-sensor) is installed in the stator groove and encoder of the servo motor, respectively, and the machine vibration and transmission system vibration can be estimated independently by the corresponding drive device and servo motor. .
３、サーボモータの健康警告装置は、多方向のマシン振動および伝動システム振動の異なる健康指標を提供する。 3. Servo motor health warning device provides different health indicators of multi-directional machine vibration and transmission system vibration.
しかし、以上述べた内容は、本発明の好適な具体的実施例の詳細な説明および図にすぎない。本発明の特徴はこれに限定されず、本発明を制約するものでもない。本発明のすべての範囲は、以下に述べる特許請求の範囲を基準とするべきであり、本発明の特許請求の範囲の趣旨および類似の変化に合致する実施例は、すべて本発明の範疇に含まれるべきである。本技術を熟知する者が、本発明の分野において、容易に考えうる変化または修飾は、すべて以下の本発明の特許請求の範囲に含まれる。 However, what has been described is merely a detailed description and illustration of a preferred specific embodiment of the invention. The feature of the present invention is not limited to this, and does not limit the present invention. The scope of the present invention should be based on the following claims, and all examples that fall within the spirit and scope of the claims of the present invention fall within the scope of the present invention. Should be. Any variation or modification that is readily conceivable by those skilled in the art in the field of the present invention will fall within the scope of the following claims of the present invention.
１０ サーボモータ
１０２ 振動検出ユニット
２０ サーボ駆動装置
２０２ 高速直列通信インターフェース
２０４ データバッファ
２０６ マイクロプロセッサ
２０６２ 時間周波数領域変換ユニット
２０６４ 解析ユニット
２０６６ 悪化指数計算ユニット
２０６８ 健康指数計算ユニット
Ｓ１００ 段階
Ｓ２００ 段階
Ｓ３００ 段階
Ｓ４００ 段階
Ｓ３１０ 段階
Ｓ３２０ 段階
Ｓ３３０ 段階
Ｓ３４０ 段階
Ｓｖ 時間領域振動信号
Ｓｔ１ 時間領域分解信号
Ｓｔ２ 時間領域分解信号
Ｓｔ３ 時間領域分解信号
Ｓｔ４ 時間領域分解信号
Ｓｔ５ 時間領域分解信号
Ｓｔ６ 時間領域分解信号
Ｓｔ７ 時間領域分解信号
Ｓｔ８ 時間領域分解信号
Ｓｔ９ 時間領域分解信号
Δｇ１ 強度差
Δｇ２ 強度差
Δｇ３ 強度差
Δｇ４ 強度差
Δｇ５ 強度差
Δｇ６ 強度差
Δｇ７ 強度差
Δｇ８ 強度差
Δｇ９ 強度差
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Servo motor 102 Vibration detection unit 20 Servo drive device 202 High-speed serial communication interface 204 Data buffer 206 Microprocessor 2062 Time frequency domain conversion unit 2064 Analysis unit 2066 Deterioration index calculation unit 2068 Health index calculation unit S100 stage S200 stage S300 stage S400 stage S310 Step S320 Step S330 Step S340 Step Sv Time-domain vibration signal St1 Time-domain decomposition signal St2 Time-domain decomposition signal St3 Time-domain decomposition signal St4 Time-domain decomposition signal St5 Time-domain decomposition signal St6 Time-domain decomposition signal St7 Time-domain decomposition signal St8 Time-domain Decomposition signal St9 Time domain decomposition signal
Δg1 strength difference
Δg2 strength difference
Δg3 strength difference
Δg4 intensity difference
Δg5 strength difference
Δg6 strength difference
Δg7 strength difference
Δg8 intensity difference
Δg9 strength difference
Claims (12)
サーボモータの回転パラメータを検出し、振動信号を生成する、振動検出ユニットを少なくとも１つ含むサーボモータ、ならびに
該サーボモータと接続する、サーボ駆動装置を含み、該サーボ駆動装置が、
マイクロプロセッサを含み、該マイクロプロセッサが、
該振動信号を受信し、該振動信号の時間領域および周波数領域間の変換を行う、時間周波数領域変換ユニットと、
該時間周波数領域変換ユニットと接続し、該振動信号を受信して、該振動信号を複数の周波数成分が異なる分解信号に分解し、これら分解信号の振幅−周波数−時間の３次元分布を得る解析ユニットと、
該解析ユニットと接続し、選択した該分解信号の前記３次元分布における振幅及び周波数によって得られる値と該値に対応する評価曲線の値とを相互に差し引くことにより、複数個の信号強度差が得られ、且つ、前記複数の信号強度差の正の値の総和を計算し、悪化指数を算出し、前記評価曲線は前記サーボモータの運転健康状態の境界を定義する悪化指数計算ユニットと、
該悪化指数計算ユニットと接続し、該悪化指数により、健康指数を算出する健康指数計算ユニットと、
を含み、
これにより、該内蔵の振動検出ユニットを利用して、余分な検出器の取付けおよび配線を省くことができ、さらに、該健康指数の大小により、該サーボモータが、コンピュータ数値制御工作機械において回転することによる振動状況を推測し、非線形および非定常の振動特性に対して好適な解析を提供する
ことを特徴とする、健康警告装置。 Servo motor health warning device used to estimate the vibration status of computer numerical control machine tools,
A servo motor that detects a rotation parameter of the servo motor and generates a vibration signal; and a servo motor including at least one vibration detection unit; and a servo drive device connected to the servo motor, the servo drive device comprising:
A microprocessor, the microprocessor comprising:
A time-frequency domain conversion unit that receives the vibration signal and performs conversion between the time domain and the frequency domain of the vibration signal;
Connected to said time-frequency domain conversion unit receives the vibration signal, decomposing the separated signals to the vibration signal is a plurality of frequency components different, the amplitude of these degradation signals - Frequency - Ru obtain three-dimensional distribution of the time An analysis unit;
Connected to the analysis unit, by subtracting the value of the evaluation curve corresponding to the value and said value obtained by the amplitude and frequency of the three-dimensional distribution of selected said separated signals with each other, a plurality of signal intensity difference And calculating a sum of positive values of the plurality of signal intensity differences, calculating a deterioration index, and the evaluation curve is a deterioration index calculation unit defining a boundary of the operating health state of the servo motor;
A health index calculation unit connected to the deterioration index calculation unit and calculating a health index according to the deterioration index;
Including
Thereby, it is possible to omit the installation and wiring of an extra detector using the built-in vibration detection unit, and further, the servo motor rotates in a computer numerical control machine tool depending on the magnitude of the health index. A health warning device characterized by providing a suitable analysis for nonlinear and unsteady vibration characteristics.
（ａ）サーボモータに内蔵されている振動検出ユニットによって、振動信号が生成される段階と、
（ｂ）該振動信号が、データバッファに順次伝送される段階と、
（ｃ）時間周波数領域変換ユニットによって、該振動信号の時間周波数領域変換が行われる段階と、
（ｃ’）分析ユニットによって前記振動信号を受信し、前記振動信号を複数の周波数成分が異なる分解信号に分解し、これら分解信号の振幅−周波数−時間の３次元分布を得る段階と、
（ｄ）悪化指数計算ユニットによって前記複数の分解信号の前記３次元分布における振幅及び周波数によって得られる値と該値に対応する評価曲線の値とを相互に差し引くことにより、複数個の信号強度差が得られ、且つ、前記複数の信号強度差の正の値の総和を計算し、悪化指数を算出し、且つ、健康指数計算ユニットを利用して健康指数が得られ、前記評価曲線は前記サーボモータの運転健康状態の境界を定義する段階、
を含むことを特徴とする、計算方法。 A servo motor health warning calculation method used to estimate the vibration status of a computer numerically controlled machine tool. The following (a) vibration signal is generated by a vibration detection unit built in the servo motor. Stages,
(B) the vibration signal is sequentially transmitted to a data buffer;
(C) a time frequency domain transform of the vibration signal is performed by the time frequency domain transform unit;
(C ') by the analysis unit to receive the vibration signal, the vibration signal is decomposed into a plurality of decomposed signals frequency components are different, the amplitude of these degradation signals - Frequency - the steps Ru obtain three-dimensional distribution of the time,
(D) by subtracting the value of the evaluation curve corresponding to the value and said value obtained by the amplitude and frequency to each other in the three-dimensional distribution of the plurality of separation signals by deterioration index calculation unit, a plurality of signal intensity difference And a sum of positive values of the plurality of signal intensity differences is calculated, a deterioration index is calculated, and a health index is obtained using a health index calculation unit, and the evaluation curve is the servo Defining the boundaries of the motor operating health,
The calculation method characterized by including.
（ｃ１）経験的モード分解（ＥＭＤ）によって、複数の固有モード関数（ＩＭＦ）成分が得られる段階と、
（ｃ２）主な該固有モード関数（ＩＭＦ）成分が選択される段階と、
（ｃ３）該主な固有モード関数（ＩＭＦ）成分の、ヒルベルト−ホワン変換（ＨＨＴ）が行われ、複数の瞬間分解信号が得られる段階と、
（ｃ４）これらの瞬間分解信号を組み合わせ、ヒルベルトスペクトル（Ｈｉｌｂｅｒｔ Ｓｐｅｃｔｒｕｍ）が得られる段階と、
をさらに含むことを特徴とする、請求項８に記載の健康警告の計算方法。 Step (c)
(C1) obtaining a plurality of eigenmode function (IMF) components by empirical mode decomposition (EMD);
(C2) selecting the main eigenmode function (IMF) component;
(C3) A stage in which a Hilbert-Whoan transformation (HHT) of the main eigenmode function (IMF) component is performed to obtain a plurality of instantaneous decomposition signals;
(C4) a combination of these moments degradation signal, the method comprising Hilbert spectrum (Hilbert Spectrum) is obtained,
The health warning calculation method according to claim 8, further comprising:
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